Figures revision and bug fixes (#1041)

* Revised the figures thoughout the book.

* Utilize roboto and roboto mono as the font faimly of the English edition

* Fix the naming style

* Update two figures.

* Fix margin of the hero image

* Fix margin of the hero image

docs/chapter_divide_and_conquer/build_binary_tree_problem.md

@@ -2,7 +2,7 @@
 
 !!! question
 
-    给定一棵二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。假设二叉树中没有值重复的节点。
+    给定一棵二叉树的前序遍历 `preorder` 和中序遍历 `inorder` ，请从中构建二叉树，返回二叉树的根节点。假设二叉树中没有值重复的节点，如下图所示。
 
 ![构建二叉树的示例数据](build_binary_tree_problem.assets/build_tree_example.png)
 

docs/chapter_dynamic_programming/summary.md

@@ -14,7 +14,7 @@
 - 0-1 背包的状态定义为前 $i$ 个物品在剩余容量为 $c$ 的背包中的最大价值。根据不放入背包和放入背包两种决策，可得到最优子结构，并构建出状态转移方程。在空间优化中，由于每个状态依赖正上方和左上方的状态，因此需要倒序遍历列表，避免左上方状态被覆盖。
 - 完全背包问题的每种物品的选取数量无限制，因此选择放入物品的状态转移与 0-1 背包问题不同。由于状态依赖正上方和正左方的状态，因此在空间优化中应当正序遍历。
 - 零钱兑换问题是完全背包问题的一个变种。它从求“最大”价值变为求“最小”硬币数量，因此状态转移方程中的 $\max()$ 应改为 $\min()$ 。从追求“不超过”背包容量到追求“恰好”凑出目标金额，因此使用 $amt + 1$ 来表示“无法凑出目标金额”的无效解。
-- 零钱兑换 II 问题从求“最少硬币数量”改为求“硬币组合数量”，状态转移方程相应地从 $\min()$ 改为求和运算符。
+- 零钱兑换问题 II 从求“最少硬币数量”改为求“硬币组合数量”，状态转移方程相应地从 $\min()$ 改为求和运算符。
 
 **编辑距离问题**
 

docs/chapter_greedy/greedy_algorithm.md

@@ -27,7 +27,7 @@
 
 ## 贪心算法的优点与局限性
 
-**贪心算法不仅操作直接、实现简单，而且通常效率也很高**。在以上代码中，记硬币最小面值为 $\min(coins)$ ，则贪心选择最多循环 $amt / \min(coins)$ 次，时间复杂度为 $O(amt / \min(coins))$ 。这比动态规划解法的时间复杂度 $O(n \times amt)$ 降低了一个数量级。
+**贪心算法不仅操作直接、实现简单，而且通常效率也很高**。在以上代码中，记硬币最小面值为 $\min(coins)$ ，则贪心选择最多循环 $amt / \min(coins)$ 次，时间复杂度为 $O(amt / \min(coins))$ 。这比动态规划解法的时间复杂度 $O(n \times amt)$ 小了一个数量级。
 
 然而，**对于某些硬币面值组合，贪心算法并不能找到最优解**。下图给出了两个示例。
 

docs/chapter_hashing/hash_collision.md

@@ -56,7 +56,7 @@
 
 然而，**线性探测容易产生“聚集现象”**。具体来说，数组中连续被占用的位置越长，这些连续位置发生哈希冲突的可能性越大，从而进一步促使该位置的聚堆生长，形成恶性循环，最终导致增删查改操作效率劣化。
 
-值得注意的是，**我们不能在开放寻址哈希表中直接删除元素**。这是因为删除元素会在数组内产生一个空桶 `None` ，而当查询元素时，线性探测到该空桶就会返回，因此在该空桶之下的元素都无法再被访问到，程序可能误判这些元素不存在。
+值得注意的是，**我们不能在开放寻址哈希表中直接删除元素**。这是因为删除元素会在数组内产生一个空桶 `None` ，而当查询元素时，线性探测到该空桶就会返回，因此在该空桶之下的元素都无法再被访问到，程序可能误判这些元素不存在，如下图所示。
 
 ![在开放寻址中删除元素导致的查询问题](hash_collision.assets/hash_table_open_addressing_deletion.png)
 

docs/chapter_heap/build_heap.md

@@ -46,7 +46,7 @@ $$
 T(h) = 2^0h + 2^1(h-1) + 2^2(h-2) + \dots + 2^{(h-1)}\times1
 $$
 
-化简上式需要借助中学的数列知识，将对 $T(h)$ 乘以 $2$ ，得到：
+化简上式需要借助中学的数列知识，先将 $T(h)$ 乘以 $2$ ，得到：
 
 $$
 \begin{aligned}

docs/chapter_stack_and_queue/deque.md

@@ -10,14 +10,14 @@
 
 <p align="center"> 表 <id> &nbsp; 双向队列操作效率 </p>
 
-| 方法名        | 描述             | 时间复杂度 |
+| 方法名         | 描述             | 时间复杂度 |
-| ------------- | ---------------- | ---------- |
+| -------------- | ---------------- | ---------- |
-| `pushFirst()` | 将元素添加至队首 | $O(1)$     |
+| `push_first()` | 将元素添加至队首 | $O(1)$     |
-| `pushLast()`  | 将元素添加至队尾 | $O(1)$     |
+| `push_last()`  | 将元素添加至队尾 | $O(1)$     |
-| `popFirst()`  | 删除队首元素     | $O(1)$     |
+| `pop_first()`  | 删除队首元素     | $O(1)$     |
-| `popLast()`   | 删除队尾元素     | $O(1)$     |
+| `pop_last()`   | 删除队尾元素     | $O(1)$     |
-| `peekFirst()` | 访问队首元素     | $O(1)$     |
+| `peek_first()` | 访问队首元素     | $O(1)$     |
-| `peekLast()`  | 访问队尾元素     | $O(1)$     |
+| `peek_last()`  | 访问队尾元素     | $O(1)$     |
 
 同样地，我们可以直接使用编程语言中已实现的双向队列类：
 
@@ -349,16 +349,16 @@
 === "LinkedListDeque"
     ![基于链表实现双向队列的入队出队操作](deque.assets/linkedlist_deque.png)
 
-=== "pushLast()"
+=== "push_last()"
     ![linkedlist_deque_push_last](deque.assets/linkedlist_deque_push_last.png)
 
-=== "pushFirst()"
+=== "push_first()"
     ![linkedlist_deque_push_first](deque.assets/linkedlist_deque_push_first.png)
 
-=== "popLast()"
+=== "pop_last()"
     ![linkedlist_deque_pop_last](deque.assets/linkedlist_deque_pop_last.png)
 
-=== "popFirst()"
+=== "pop_first()"
     ![linkedlist_deque_pop_first](deque.assets/linkedlist_deque_pop_first.png)
 
 实现代码如下所示：
@@ -374,16 +374,16 @@
 === "ArrayDeque"
     ![基于数组实现双向队列的入队出队操作](deque.assets/array_deque.png)
 
-=== "pushLast()"
+=== "push_last()"
     ![array_deque_push_last](deque.assets/array_deque_push_last.png)
 
-=== "pushFirst()"
+=== "push_first()"
     ![array_deque_push_first](deque.assets/array_deque_push_first.png)
 
-=== "popLast()"
+=== "pop_last()"
     ![array_deque_pop_last](deque.assets/array_deque_pop_last.png)
 
-=== "popFirst()"
+=== "pop_first()"
     ![array_deque_pop_first](deque.assets/array_deque_pop_first.png)
 
 在队列的实现基础上，仅需增加“队首入队”和“队尾出队”的方法：